周耀邦，王敏

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鋼材價格影響因素先行性的分析

周耀邦，王敏

（浙江省數(shù)據(jù)管理有限公司，浙江 杭州 310000）

鋼鐵是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略性原材料。分析時間上和統(tǒng)計學(xué)意義上有先行性的影響因素，有助于對鋼材價格的特征和規(guī)律進(jìn)行探索，對未來價格趨勢作出預(yù)測。選取了浙江省2013-01—2018-05的線材價格數(shù)據(jù)，從成本、供需、宏觀經(jīng)濟(jì)、先行指標(biāo)等維度選取多種可能的影響因素，利用交叉相關(guān)系數(shù)探索對線材價格“先行”的因素，并進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，最后建立了ARIMA時間序列模型，對短期未來價格進(jìn)行了預(yù)測。

鋼材價格；影響因素；先行性；ARIMA時間序列模型

近年來，我國鋼材價格波動較大。2013—2016年，鋼材價格連續(xù)下降。2016年，鋼材價格開始止跌回升，2016年和2017年中鋼材格指數(shù)漲幅分別為76.5%和22.4%.與此同時，鋼材價格的波動較為劇烈，2016年鋼材價格經(jīng)歷每噸2 000元—3 000元—2 500元—3 500元的波動，全年的波動標(biāo)準(zhǔn)差接近400；2017年也呈現(xiàn)出3 500元—4 000元—3 500元—4 500元的起伏，全年的波動標(biāo)準(zhǔn)差接近500.劇烈波動對行業(yè)上下游的發(fā)展帶來不利影響。2018年政府工作報告提出，再壓減鋼鐵產(chǎn)能3.0×107t左右，著力推動鋼鐵行業(yè)布局優(yōu)化、轉(zhuǎn)型升級、規(guī)范經(jīng)營，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)健康發(fā)展。因此，在鋼鐵行業(yè)改革調(diào)整的關(guān)鍵時期，對鋼材價格密切監(jiān)測，對價格規(guī)律進(jìn)行探尋，對價格波動提前預(yù)警預(yù)測，有助于推動我國鋼鐵行業(yè)平穩(wěn)有序改革，確保國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展。

本文選取了浙江省線材——高線6.5，hpb300價格作為鋼材價格的代表，價格走勢如圖1所示。線材是我國第二大鋼材生產(chǎn)品種，用途廣泛，我國也是世界最大的線材生產(chǎn)國。線材也是我國最早進(jìn)入期貨交易的兩個鋼材品種之一，具有較強(qiáng)的代表性。

1 先行性分析

1.1 因素初選

通過閱讀學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，參考期貨分析，查閱行業(yè)網(wǎng)站，訪談鋼貿(mào)專家等，本文選取了29種可能對鋼材價格產(chǎn)生影響的因素。數(shù)據(jù)來源包括西本新干線、國家統(tǒng)計局、國家外匯管理局、中國銀行、上海鋼聯(lián)數(shù)據(jù)庫等。全部整理為月度數(shù)據(jù)，共計64組。

供給：線材產(chǎn)量值、線材社會庫存量、全國主要鋼材品種庫存總量、高爐開工率。

需求：國內(nèi)線材表觀消費(fèi)量、國內(nèi)月度鋼材出口量、月度房地產(chǎn)建設(shè)、房屋新開工面積同比增速。

圖1 2013—2018年浙江省線材價格走勢

成本：62%鐵礦石指數(shù)、鐵礦石進(jìn)口月度均價、鐵礦石主力合約收盤價、焦炭主力合約收盤價格、焦煤主力合約收盤價格、西澳-北侖鐵礦海運(yùn)價、波羅的海干散貨指數(shù)（BDI）、廢鋼價格、國內(nèi)月度粗鋼產(chǎn)量、全球粗鋼產(chǎn)能利用率（%）。

宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：PMI、FAI固定資產(chǎn)投資總額累計同比、發(fā)電量_當(dāng)期值（億千瓦時）、匯率、利率、固定資產(chǎn)投資額、人民幣新增貸款、狹義貨幣供應(yīng)量增速（M1，%）、廣義貨幣供應(yīng)量增速（M2，%）。

其他指標(biāo)：鋼鐵行業(yè)PMI指數(shù)、國際鋼鐵價格指數(shù)CRU

1.2 交叉相關(guān)系數(shù)

在分析經(jīng)濟(jì)周期問題的時候，可利用交叉相關(guān)系數(shù)，區(qū)分先行、一致和滯后經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，用來表明經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與整個經(jīng)濟(jì)景氣的同步性。

圖2為線材價格與PMI的交叉相關(guān)圖，每欄中兩側(cè)虛線對應(yīng)著正負(fù)2倍標(biāo)準(zhǔn)差。線材與PMI同期相關(guān)系數(shù)（為0），與PMI前期（+）和PMI后期（－）的相關(guān)系數(shù)都較高，超過了2倍標(biāo)準(zhǔn)差，十分明顯。由于lag那一列的值大于lead那一列的值，可認(rèn)為線材略微滯后（lag）于PMI。

圖2 線材價格與PMI的交叉相關(guān)圖

兩者價格數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化后的圖形見圖3，其能直觀地驗(yàn)證線材價格變動略微滯后于PMI變動?？梢钥闯觯?016年之前兩者關(guān)系不明顯，但2016年之后，PMI經(jīng)過Z標(biāo)準(zhǔn)化的曲線波動略大于線材價格經(jīng)過Z標(biāo)準(zhǔn)化的曲線。

將線材與各種因素的交叉相關(guān)圖畫出。結(jié)果顯示，變化略微超前于線材價格且有經(jīng)濟(jì)學(xué)意義的因素有焦煤期貨價格、焦炭期貨價格、M2增速，新屋開工率、PMI、鋼鐵PMI、高爐開工率等。

1.3 格蘭杰因果檢驗(yàn)

格蘭杰因果檢驗(yàn)用于分析經(jīng)濟(jì)變量之間的格蘭杰因果關(guān)系。格蘭杰因果關(guān)系并非變量之間因果性的判據(jù)，而是用于計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的變量預(yù)測。若在包含了變量、的過去信息的條件下，對變量的預(yù)測效果要優(yōu)于只單獨(dú)由的過去信息對進(jìn)行的預(yù)測效果，即變量有助于解釋變量的將來變化，則認(rèn)為變量是引致變量的格蘭杰原因。

格蘭杰因果檢驗(yàn)的前提是數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。采用ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，線材價格是不平穩(wěn)的，其一階差分是平穩(wěn)的。因此可用線材價格和影響因素的差分來做格蘭杰檢驗(yàn)，一階差分的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義是增量。

格蘭杰因果檢驗(yàn)對滯后期較為敏感，一般以隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在序列相關(guān)的判定標(biāo)準(zhǔn)選擇滯后期數(shù)。

表1為通過了顯著性測試并且與線材價格有關(guān)的結(jié)果。

圖3 標(biāo)準(zhǔn)化線材價格與標(biāo)準(zhǔn)化PMI走勢圖

表1 與線材有關(guān)的格蘭杰因果分析結(jié)果

F值P值 D_WIRE_PRICE does not Granger Cause D_EXCHANGE_RATE（1階滯后）4.643 860.035 3 D_WIRE_PRICE does not Granger Cause D_SCR_STE_PRI（3階滯后）3.593 10.019 4 D_WIRE_PRICE does not Granger Cause D_SCR_STE_PRI（4階滯后）2.915 040.030 3 D_WIRE_PRICE does not Granger Cause CRUDE_STEEL_PRODUCTION（1階滯后）4.751 540.033 3

整體結(jié)論是：線材價格增量的歷史信息有助于對匯率增量的變化、廢鋼價格增量的變化以及粗鋼產(chǎn)量變化的預(yù)測，但不存在對線材價格增量有格蘭杰原因的變量。

2 ARIMA時間序列預(yù)測

ARIMA模型是一種經(jīng)典的時間序列預(yù)測方法，有優(yōu)秀的短期預(yù)測能力，以模擬歷史、從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動中找出變化規(guī)律為主要技術(shù)手段，對未來趨勢進(jìn)行預(yù)測。

ARIMA模型有3個參數(shù)：，，.其中，為預(yù)測模型中采用的時序數(shù)據(jù)本身的滯后數(shù)（lags）；為時序數(shù)據(jù)需要進(jìn)行幾階差分化，才是穩(wěn)定的；為預(yù)測模型中采用的預(yù)測誤差的滯后數(shù)（lags）。

本文數(shù)據(jù)采用由浙江省2013-01—2018-06的線材型號高線6.5，hpb300進(jìn)行分析預(yù)測，共計284個周度數(shù)據(jù)。

2.1 建立模型

2013-01—2017-12，共260個數(shù)據(jù)。零階不平穩(wěn)，一階平穩(wěn)，因此為1.分析其一階差分后自相關(guān)ACF和偏自相關(guān)PACF，一階延遲均超過橫線，隨后均是0，可認(rèn)為兩者都是一階截尾的。嘗試建立=1，=1，=0，=0的不同組合，根據(jù)調(diào)整的方值、AIC、SIC等信息量準(zhǔn)則、模型單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)等，有效的模型為=1，=1.

2.2 驗(yàn)證模型

當(dāng)預(yù)測多于1期時，可進(jìn)行靜態(tài)預(yù)測或動態(tài)預(yù)測。靜態(tài)預(yù)測用的是上期的實(shí)際值，動態(tài)預(yù)測用的是上期的擬合值。

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托Ч?，靜態(tài)預(yù)測2018-01—2018-06，動態(tài)預(yù)測2018-01—2018-05.

平均預(yù)測誤差率 =[（擬合值－實(shí)際值）/實(shí)際值]，平均預(yù)測準(zhǔn)確率 = 1－平均預(yù)測誤差率

結(jié)果表明，在預(yù)測期間內(nèi)，靜態(tài)預(yù)測平均預(yù)測準(zhǔn)確率為97.96%，4期的動態(tài)預(yù)測平均準(zhǔn)確率為95.9%.ARIMA是一種適合短期預(yù)測的模型。預(yù)測超過1期時，靜態(tài)預(yù)測會快速的跟隨波動，動態(tài)預(yù)測由于缺乏反饋信息，主要是延續(xù)之前的態(tài)勢；當(dāng)數(shù)據(jù)保持上漲、下跌或平穩(wěn)狀態(tài)，2個預(yù)測效果接近；當(dāng)出現(xiàn)波動時，靜態(tài)預(yù)測誤差率會較大，而動態(tài)預(yù)測誤差率會較大。

圖4 線材2013—2017年的ACF和PACF值

2.3 進(jìn)行預(yù)測

用2013—2018年的數(shù)據(jù)重新建立模型，對2018年價格進(jìn)行預(yù)測。圖5將2018年線材價格實(shí)際值，以及對未來3期的預(yù)測值置于一張圖中。

圖5 線材價格2018年數(shù)據(jù)及預(yù)測數(shù)據(jù)

參考2017年的模型，可以認(rèn)為，對未來1期的預(yù)測，平均預(yù)測準(zhǔn)確率為97.96%.對未來1～4期的預(yù)測，平均準(zhǔn)確率為95.9%.

3 結(jié)束語

本文選取多種影響因素，分析了影響因素相對線材價格的先行性，并檢驗(yàn)其在統(tǒng)計上是否對預(yù)測線材價格有幫助。建立了ARIMA時間序列模型，對短期價格進(jìn)行了預(yù)測。

實(shí)證分析結(jié)果表明，利用交叉相關(guān)系數(shù)，得出了略微超前于線材價格且有經(jīng)濟(jì)學(xué)意義的因素有焦煤期貨價格、焦炭期貨價格、M2增速，新屋開工率、PMI、鋼鐵PMI、高爐開工率等。利用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)分析線材價格增量（一階差分），結(jié)果沒有發(fā)現(xiàn)對線材價格增量有格蘭杰原因的變量。而ARIMA時間序列僅對短期預(yù)測效果較好，對長期趨勢的預(yù)測，可采用機(jī)器學(xué)習(xí)等更先進(jìn)的算法進(jìn)行分析。

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2095－6835（2018）20－0068－03

F764.2

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2018.20.068

周耀邦（1974—），男，浙江溫州人，碩士，浙江省數(shù)據(jù)管理有限公司總經(jīng)理，主要研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)。王敏（1985—），女，江西鄱陽人，碩士，主要研究方向?yàn)樵朴嬎?、大?shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)。

〔編輯：嚴(yán)麗琴〕